人工耳蜗植入后耳蜗内电场特性与听神经反应性的相关性研究：一项基于经阻抗矩阵和神经反应遥测的回顾性分析

本综述深入探讨了人工耳蜗（CI）植入后耳蜗内电场（EF）特性（通过经阻抗矩阵TIM测量）与听神经（AN）反应性（通过神经反应遥测阈值T-NRT评估）之间的动态关系。研究发现，术后基底区EF峰值增加与T-NRT降低显著负相关（ρ = -0.42, p = 0.02），提示纤维组织形成可能通过增强电场聚焦效应而提高神经反应性。电极阻抗长期增长（尤其是基底区）与纤维化进程同步，为CI术后个体化编程提供了新的生物标志物视角。

　　

引言

多通道人工耳耳蜗（CI）已成为治疗重度至极重度听力损失的重要康复手段。CI术后康复过程包括术前评估、手术植入、设备激活及后续编程调试。手术期间插入电极阵列后，常规会测量设备功能、耳蜗内电环境以及听神经（AN）对电刺激的反应，其中神经反应遥测（NRT）用于测量电诱发复合动作电位（eCAP），而经阻抗矩阵（TIM）则可评估耳蜗内电场（EF）分布特性。

临床电极阻抗反映电流从刺激电极流向返回电极时的阻抗，受电极-组织界面、周围流体及组织电阻率影响。长脉冲临床阻抗可分解为接入电阻（access resistance）和极化阻抗（polarization impedance），前者与电极周围纤维组织形成相关，后者则与电极-电解质界面的复杂电容行为有关。通过测量非刺激电极上的感应电压，TIM可量化EF沿电极阵列的传播特性，这对理解电刺激如何激活螺旋神经节细胞具有重要意义。

近年来，TIM测量被用于评估电极阵列在耳蜗内的位置及其与AN反应的关系。研究表明，耳蜗内EF的有效峰值与心理物理响度相关，且EF分布与神经兴奋扩散存在相关性。然而，电极阵列与螺旋神经节细胞之间的距离差异、个体耳蜗形态学差异以及纤维化进程等因素，使得跨个体比较AN反应性变得复杂。

材料与方法

本研究为回顾性队列研究，纳入2019年1月至2022年5月期间接受Cochlear Nucleus CI522或CI622植入（配备Slim Straight电极阵列）的113例患者（144耳）。其中34耳（30例患者）同时拥有术中和术后TIM及NRT阈值（T-NRT）数据。术后TIM和T-NRT测量分别平均在术后101天（中位数42天）和126天（中位数62天）进行。

术中电极阻抗、TIM和T-NRT使用Custom Sound EP软件测量，术后数据则来自常规编程访视。T-NRT通过自动NRT（AutoNRT）协议测量，术中刺激速率为250 Hz，术后为80 Hz。为比较不同速率的影响，术中T-NRT根据文献数据和10耳独立组实测结果进行调整（加权调整因子0.970）。

TIM数据通过指数函数建模，提取EF峰值（振幅A）和EF扩散宽度（TIM50%宽度）等参数。统计分析采用线性混合效应（LME）模型、配对t检验、多元方差分析（MANOVA）及Spearman相关性分析。

结果

电极阻抗演变显示，术后阻抗随时间逐渐增加，且基底区增幅最为显著（p < 0.001）。术中与术后T-NRT比较发现，术后T-NRT显著降低（p < 0.001），其中基底区下降最明显（p = 0.043），而顶区术后随时间略有上升（p = 0.03）。术后耳蜗内EF在基底区峰值显著增加（p = 0.003），中区EF扩散宽度显著变窄（p = 0.001）。

关键发现在于，基底区EF峰值变化与T-NRT变化呈显著负相关（ρ = -0.42, p = 0.02），即EF峰值增加伴随T-NRT降低（AN反应性增强）。EF扩散宽度变化与T-NRT变化无显著相关性。

讨论

本研究首次揭示了术后耳蜗内EF峰值增加与AN反应性增强（T-NRT降低）在基底区的负相关关系。这一发现可通过纤维组织形成导致EF聚焦效应增强来解释：纤维组织抑制电流沿电极阵列的纵向流动，增加远场接入电阻，从而使EF在刺激接触点附近更集中、峰值更高。

电极阻抗的长期增加（尤其是基底区）与纤维化形成的时间进程一致，组织学研究表明耳蜗基底转纤维组织生长更显著。EF特性变化（峰值增加、扩散变窄）可能提高电刺激效率，从而降低激发神经反应所需的电流水平（T-NRT）。

然而，TIM和NRT测量存在局限性：术中与术后使用不同刺激速率（250 Hz vs. 80 Hz），尽管通过调整因子部分校正，个体差异仍可能存在；TIM测量基于EF指数衰减假设，在电极位置异常时可能不适用；术后测量时间点差异较大，而AN反应性在不同耳蜗区域稳定时间不同（基底区较早）。

结论

人工耳蜗术后电极阻抗长期增加与纤维化形成进程同步，基底区变化尤为显著。耳蜗内EF峰值增加与AN反应性增强（T-NRT降低）在基底区呈负相关，提示纤维组织可能通过增强电场聚焦效应提高神经反应效率。这一发现为理解CI术后电生理变化提供了新视角，有望辅助临床编程策略优化。未来需通过定时监测TIM参数与神经反应指标，进一步阐明纤维化与电刺激效率的动态关系。